API 文档

认证和基础 URL

通过仪表板生成您的密钥。使用 https://api.abliteratedaimodel.com/v1 作为您的基础 URL。在 Authorization header。无需订阅或月费。您的预付费余额将覆盖使用量，直至用完。

首次请求

发送简单的文本补全以验证连通性。uncensored 模型对标准提示词即时响应。替换 YOUR_API_KEY 附带您生成的凭据。响应包括生成的文本和令牌使用情况。

Copycurl https://api.abliteratedaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a hello world function in python"}]
  }'

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 库以实现轻松集成。将 base URL 设置为我们提供的端点。使用您的 API 密钥初始化客户端。发送消息并接收原始文本输出。这种方法适用于大多数标准 LLM 应用。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedaimodel.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js SDK 设置

在你的 Node.js 项目中导入 OpenAI 包。配置 API 密钥和基础 URL。使用你想要的提示发起聊天补全请求。异步处理响应数据。这种方法非常适合服务器端 JavaScript 环境。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedaimodel.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

流式响应

启用流式传输以降低长输出的延迟。设置 stream 到 true 在您的请求中。接收生成过程中的数据块。处理每个数据块以实时更新您的 UI。这显著降低了感知等待时间。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

限制和错误

上下文窗口总共支持 100,000 个 token。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。速率限制允许每分钟 300 次请求。处理如 401（无效密钥）或 402（信用不足）等错误。仔细规划您的 token 使用情况，以避免在大量任务期间中断。